Vis-CoT: A Human-in-the-Loop Framework for Interactive Visualization and Intervention in LLM Chain-of-Thought Reasoning

📄 arXiv: 2509.01412v1 📥 PDF

作者: Kaviraj Pather, Elena Hadjigeorgiou, Arben Krasniqi, Claire Schmit, Irina Rusu, Marc Pons, Kabir Khan

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-01

备注: 12 pages, 7 figures

💡 一句话要点

Vis-CoT：人机协同交互式可视化LLM思维链推理框架

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人机协同 思维链 大型语言模型 可视化推理 交互式干预

📋 核心要点

  1. 现有LLM的CoT推理过程不透明，难以验证、调试和控制，尤其是在高风险场景下。
  2. Vis-CoT将线性CoT文本转化为交互式推理图，允许用户可视化、诊断和干预推理过程。
  3. 实验表明，Vis-CoT在GSM8K和StrategyQA数据集上显著提升了最终答案的准确率，并提高了用户信任度。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）通过思维链（CoT）提示展现出强大的推理能力，但其过程不透明，这使得在高风险场景中的验证、调试和控制变得困难。我们提出了Vis-CoT，一个人机协同框架，将线性CoT文本转换为交互式推理图。用户可以可视化逻辑流程，识别有缺陷的步骤，并通过剪枝不正确的路径和嫁接新的、用户定义的 premise 来进行干预。这使得交互从被动观察转变为主动协作，引导模型得出更准确和可信的结论。在GSM8K和StrategyQA上，Vis-CoT比非交互式基线提高了高达24个百分点的最终答案准确率。一项用户研究也显示出在感知可用性和信任度方面的大幅提升。Vis-CoT为通过结合LLM与有针对性的人工监督来实现更可靠、可理解和协作的推理指明了一条切实可行的道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）思维链（CoT）推理过程不透明的问题。现有的CoT方法虽然能提升LLM的推理能力，但其推理过程难以理解和控制，导致用户难以信任其结果，也难以进行调试和改进。尤其是在需要高可靠性的场景下，这种不透明性是很大的痛点。

核心思路：论文的核心思路是将线性的CoT推理过程转化为交互式的推理图，通过可视化推理步骤，让用户能够理解模型的推理逻辑。同时，允许用户对推理过程进行干预，例如修正错误的推理步骤，从而提高推理的准确性和可信度。这种人机协同的方式旨在结合LLM的推理能力和人类的知识与判断力。

技术框架：Vis-CoT框架主要包含以下几个模块：1) CoT文本解析模块，将LLM生成的线性CoT文本解析为推理步骤；2) 推理图构建模块，将解析后的推理步骤构建成可视化推理图，节点表示推理步骤，边表示推理关系；3) 交互模块，允许用户在推理图上进行操作，例如查看推理步骤的详细信息、剪枝错误的推理路径、添加新的推理步骤；4) LLM重新推理模块，根据用户干预后的推理图，引导LLM进行重新推理，得到最终答案。

关键创新：Vis-CoT的关键创新在于将LLM的CoT推理过程转化为人机协同的交互式过程。与传统的CoT方法相比，Vis-CoT不再是一个黑盒，用户可以理解模型的推理逻辑，并对其进行干预。这种交互式的方式能够显著提高推理的准确性和可信度。此外，Vis-CoT还提供了一种可视化的推理图，方便用户理解和操作。

关键设计：Vis-CoT框架的关键设计包括：1) 推理图的构建方式，如何将线性的CoT文本转化为有意义的推理图；2) 交互方式的设计，如何让用户能够方便地对推理图进行操作；3) LLM重新推理的策略，如何根据用户干预后的推理图，引导LLM进行有效的重新推理。论文中并未详细说明具体的参数设置、损失函数或网络结构，这些可能是依赖于具体LLM和CoT实现细节的。

📊 实验亮点

Vis-CoT在GSM8K和StrategyQA数据集上进行了实验，结果表明，与非交互式基线相比，Vis-CoT的最终答案准确率提高了高达24个百分点。用户研究也表明，Vis-CoT显著提高了用户对LLM推理过程的理解和信任度。这些结果表明，Vis-CoT是一种有效的人机协同推理框架，能够显著提高LLM推理的性能和可信度。

🎯 应用场景

Vis-CoT框架可应用于需要高可靠性和可解释性的LLM推理场景，例如医疗诊断、金融风控、法律咨询等。通过人机协同的方式，可以提高LLM推理的准确性和可信度，降低出错风险。未来，Vis-CoT可以进一步扩展到更复杂的推理任务，并与其他AI技术相结合，例如知识图谱、强化学习等，实现更智能、更可靠的人工智能系统。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) show strong reasoning via chain-of-thought (CoT) prompting, but the process is opaque, which makes verification, debugging, and control difficult in high-stakes settings. We present Vis-CoT, a human-in-the-loop framework that converts linear CoT text into an interactive reasoning graph. Users can visualize the logical flow, identify flawed steps, and intervene by pruning incorrect paths and grafting new, user-defined premises. This shifts interaction from passive observation to active collaboration, steering models toward more accurate and trustworthy conclusions. Across GSM8K and StrategyQA, Vis-CoT improves final-answer accuracy by up to 24 percentage points over non-interactive baselines. A user study also shows large gains in perceived usability and trust. Vis-CoT points to a practical path for more reliable, understandable, and collaborative reasoning by combining LLMs with targeted human oversight.